登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本项目旨在通过深度学习技术精确识别并输出图片中三条红线的像素位置。我们对比了多种模型结构，包括纯RNN、CNN+RNN和RNN+CNN，并在RNN中引入多头注意力机制、CNN中引入SEAttention以提升性能。实验结果显示，RNN+CNN模型在精确度和性能上表现最佳，有效地识别了红线位置，为图像识别领域提供了一种新的解决方案。
"""股票预测的LSTM模型"""本项目展示了如何使用深度学习技术进行股票价格预测。通过整合数据获取、预处理和模型训练等功能，为股票分析提供了一个完整的解决方案。虽然预测结果仅供参考，但项目的实现过程对理解金融数据分析和深度学习应用具有重要的学习价值。
高级API提供了循环神经网络的实现。我们构造一个具有256个隐藏单元的单隐藏层的循环神经网络层rnn_layer。事实上，我们还没有讨论多层循环神经网络的意义（这将在 9.3节中介绍）。现在仅需要将多层理解为一层循环神经网络的输出被用作下一层循环神经网络的输入就足够了。# 输入维度，隐藏层（注意不是输出层）维度我们使用张量来初始化隐状态，它的形状是**（隐藏层数，批量大小，隐藏单元数）**。（注意
根据反向传播算法和链式法则, 梯度的计算可以简化为以下公式其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间, 而一旦公式中的w也小于1, 那么通过这样的公式连乘后, 最终的梯度就会变得非常非常小, 这种现象称作梯度消失. 反之, 如果我们人为的增大w的值, 使其大于1, 那么连乘够就可能造成梯度过大, 称作梯度爆炸.梯度消失或爆炸的危害:如果在训练过程中发生了梯度消失，权重无法被更
哎，笑一会儿，本来记忆和遗忘就是一体两面，非此即彼的。从上图的公式看，其实这两个门，仅仅是两个门而已，它们两个的计算一模一样，输入一模一样，只是使用了两个不同的矩阵线性变换了一下，而且这两个矩阵都是随机生成的，只有在训练过程中，这两个门才会慢慢迭代成其功能的门。有的资料叫节点，有的叫单元，有的叫循环单元，，，等等各种叫法，所以我们也不用纠结。第二个坑就是上图的C处，我一开始先计算的rt*ht-1，
rnn
——rnn
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
